（1）索引概述
索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构（有序）。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查询算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。
索引的优点：
提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本，通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消耗。
索引的劣势：
索引列也是要占用空间的，索引大大提高了查询效率，同时却也降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE、DELETE时，效率也降低。
（2）索引结构
MySQL的索引是在存储引擎层实现的，不同的存储引擎有不同的结构，主要包含以下几种：
B+Tree索引：最常见的索引类型，大部分引擎都支持B+Tree索引
Hash索引：底层数据结构是用哈希表实现的，只有精确匹配索引列的查询才有效，不支持范围查询
R-tree（空间索引）：空间索引是MyISAM引擎的一个特殊索引类型，主要用于地理空间数据类型，通常使用较少。
Full-text（全文索引）：是一种通过建立倒排索引，快速匹配文档的方式。
二叉树缺点：顺序插入时，会形成一个链表，查询性能大大降低，大数据量情况下，层级较深，检索速度慢；
红黑树：大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。
B-Tree（多路平衡查找树）：以一颗最大度数（max-degree）为5（5阶）的B-Tree为例（每个节点最多存储4个key，5个指针）
B-Tree的演变过程
B-Tree的演变过程： https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BTree.html
B+Tree：所有的元素都会存放在叶子节点；叶子节点形成一个单向链表；非叶子节点只起到索引的作用。
以一颗最大度数（max-degree）为4（4阶）的B+Tree为例
MySQL的B+Tree结构
MySQL索引数据结构对经典的B+Tree进行了优化。在原B+Tree的基础上，增加一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的B+Tree，提高区间访问的性能。
MySQL中，页的默认大小时16KB。
为什么InnoDB存储引擎选择使用B+Tree索引结构
（a）相对于二叉树，层级更少，搜索效率高；
（b）对于B-Tree，无论是叶子节点还是非叶子节点，都会保存数据，
这样导致一页中存储的键值减少，指针跟着减少，要同样保存大量
数据，只能增加树的高度，导致性能降低。
（c）相对Hash索引，B+Tree支持范围匹配和顺序操作。
（3）索引分类
主键索引：针对于表中主键创建的索引，默认自动创建，只能有一个；关键字：PRIMARY
唯一索引：避免同一个表中某数据列中的值重复，可以有多个；关键字：UNIQUE
常规索引：快速定位特定数据，可以有多个；
全文索引：全文索引查找的是文本中的关键词，而不是比较索引中的值，可以有多个。 关键字：FULLTEXT
在InnoDB存储引擎中，根据索引的存储形式，又可以分为以下两种：
聚集索引（Clustered Index）将数据存储与索引放到了一块，索引结构的叶子节点保存了行数据。必须有，而且只有一个。
二级索引（Secondary Index）将数据与索引分开存储，索引结构的叶子节点关联的是对应的主键。可以存在多个。
聚集索引的选取规则：
（a）如果存在主键，主键索引就是聚集索引。
（b）如果不存在主键，将使用第一个唯一（UNIQUE)索引作为聚集索引。
（c）如果表没有主键，或没有合适的唯一索引，则InnoDB会自动生成一个rowid作为隐藏的聚集索引。
聚集索引的叶子节点保存的是行数据。
（a）以下SQL语句，哪个执行效率高
select * from user where id=10;
select * from user where name='Arm';
备注 id为主键，name字段创建的有索引；
（b）InnoDB主键索引的B+Tree高度为多高呢？
假设：一行数据大小为1k，一页中可以存储16行这样的数据，InnoDB的指针占用6个字节的空间，主键即使为bigint，占用字节数为8。
假设高度为2：
n*8+(n+1)*6=16*1024， 算出n约为1170； 所以有1171个指针；
可以存储的行数为： 1171 * 16 = 18736；
假设高度为3：
可以存储的行数为： 1171 * 1171 * 16 = 21939856
（4）索引语法
创建索引：
CREATE [UNIQUE | FULLTEXT] INDEX index_name ON table_name(index_col_name, ...);
查看索引：
SHOW INDEX FROM table_name;
删除索引：
DROP INDEX index_name ON table_name;
表tb_user结构及数据如下：
当前表中的索引：
- name字段为姓名字段，该字段的值可能会重复，为该字段创建索引。
create index idex_user_name on tb_user(name);
创建之后，查看表中的索引：show index from tb_user;
- phone手机号字段的值，是非空，且唯一的，为该字段创建唯一索引。
create unique index idx_user_phone on tb_user(phone);
查看创建的索引 show index from tb_user;
- 为profession、age、status创建联合索引。
create index idx_pro_age_sta on tb_user(profession, age, status);
查看创建就的索引： show index from tb_user;
- 为email建立合适的索引来提升查询效率。
create index idx_user_email on tb_user(email);
查看创建的索引： show index from tb_user;
